关于RandomForest的变种算法

最新推荐文章于 2024-06-24 12:03:00 发布
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#基于随机森林的推广算法

本文介绍了RF算法的几种变种，包括ExtraTree、TotallyRandomTreesEmbedding（TRTE）和IsolationForest，探讨了它们在随机森林基础上的不同实现与应用。

常见的RF变种算法如下：

Extra Tree、Totally Random Trees Embedding（TRTE）、Isolation Forest

待补充》》》

随机森林 (Random Forest)
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12-06 1752
随机森林 (Random Forest) 1. 背景介绍 1.1 问题由来 随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，通过组合多个决策树模型来解决分类和回归问题。它由李奥纳德·布雷瑞斯曼（Leonard Breiman）于20
数据处理和分析之分类算法：随机森林(RandomForest)：高级随机森林模型与研究
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2401_87715305的博客
10-03 1459
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法，由Leo Breiman在2001年提出。它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类或回归的准确性。每个决策树都是在数据集的不同子集上训练的，这些子集是通过有放回的抽样(自助抽样)从原始数据集中获得的。此外，每个决策树在每个节点上选择特征时，也是从所有特征中随机选择一部分进行评估，这增加了模型的多样性，从而提高了整体的预测性能。
bagging算法_Bagging与随机森林算法及其变种
weixin_39554172的博客
11-23 374
Bagging算法： 凡解：给定M个数据集，有放回的随机抽取M个数据，假设如此抽取3组，3组数据一定是有重复的，所以先去重。去重后得到3组数据，每组数据量分别是s1,s2,s3，然后三组分别训练组合成一个强模型。如下图：随机森林算法：一般用于大规模数据，百万级以上的。在Bagging算法的基础上，如上面的解释，在去重后得到三组数据，那么再随机抽取三个特征属性，选择最佳分割属性作为节点来创建决策树。...
随机森林算法梳理
warrior的博客
03-01 510
集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等；集成学习的结果产生：少数服从多数； 个体学习：通常由一个现有的算法从训练数据产生，例如C4.5算法、BP随机森林算法网络算法等； boosting ：将弱分类器提升为强学习器的算法，工作机制：先从初始训练集训练出一个基学习器，在根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后...
随机森林（Random Forest）
yinxingtianxia的博客
11-02 3857
前言：因为有接触过随机森林的基础知识，学习机器学习的时候也遇到过，最近又深入学习一次，以此mark一下。 一. 什么事随机森林？       作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在师兄组会
RandomForest
05-10
此外，还有一些变种算法，如 Extremely Randomized Trees（ExtraTrees）进一步增加了随机性，以期提高性能。 总结来说，RandomForest是一种强大的机器学习算法，通过集成多个决策树并引入随机性，实现了高准确率和...
DecistionTree and randomforest
06-25
6. **GBDT-RF.pdf**：这个文件可能是关于GBDT和随机森林理论的详细解释，包括它们的工作原理、优缺点以及实际应用。阅读此文档可以帮助深入理解这两种方法，优化代码实现。 总的来说，这个项目提供了一个完整的、...
多元线性回归、逻辑回归、Kmeans、dbscan、GBDT、XGBoost、Randomforest、Lightgbm、CNN、RNN、LSTM的特点、优势以及局限性
Hilda121的博客
06-24 1157
多元线性回归、逻辑回归、Kmeans、dbscan、GBDT、XGBoost、Randomforest、Lightgbm、CNN、RNN、LSTM的特点、优势以及局限性
机器学习算法之随机森林
gaoyan0335的专栏
01-03 312
算法原理集成学习（ensemble leaning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，通过将多个学习器结合，常常可以获得比单一学习器显著优越的效果和泛化能力。集成学习中的基学习器可以是同质的，也可以是异质的。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为三大类：一类是Bagging，个体学习器之间不存在强依赖关系，可以同时并行化训练和生成，最终结果通常通过投票机制产出，随机森林是这一...
机器学习算法（二十）：孤立森林 iForest （Isolation Forest）
weixin_39910711的博客
06-03 1万+
1背景 现有的异常检测方法主要是通过对正常样本的描述，给出一个正常样本在特征空间中的区域，对于不在这个区域中的样本，视为异常。这些方法的主要缺点是，异常检测器只会对正常样本的描述做优化，而不会对异常样本的描述做优化，这样就有可能造成大量的误报，或者只检测到少量的异常。 异常的两个特点：异常数据只占很少量、异常数据特征值和正常数据差别很大。 孤立森林，不再是描述正常的样本点，而是要孤立异常点，由周志华教授等人于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上...
机器学习——随机森林
Heitao5200的博客
12-16 985
1. 集成学习 1.1 概述 集成学习并不是一个单独的机器学习算法，它是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。使用多个个体学习器构建一个强学习器，也就是我们常说的“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等 1.2 个体学习器 个体学习器有两种： 同质：比如都是决策树个体学习器，或者都是神经网络个体学习器。 异质：比如对训练集采用...
机器学习之随机森林
liuy9803的博客
06-07 1891
        随机森林（Random Forest）是Bagging的一个扩展变体，以随机选择的属性构建的决策树为基学习器，然后对这些基学习器进行集成的一种集成学习方法。随机森林可以用于分类和回归的任务，同时也是一种数据降维手段，用于处理缺失值、异常值以及其他数据探索中的重要步骤。 随机森林具体的构建方法是        （1）从原始样本集m个样本中使用bootstrap采样法选出m个样本；  ...
RF（随机森林）算法原理及其派生算法
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1.前言 集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 2.bag
【机器学习算法总结】RF（随机森林）
yyy430的博客
12-19 8139
目录 1. 集成学习概念 2. Boosting 流程 3. Bagging 流程 4. 结合策略(平均法，投票法，学习法) 平均法 投票法 学习法 5. 随机森林思想 6. 随机森林的推广 extra trees Totally Random Trees Embedding 7. 优缺点 优点 缺点 8. 主要调参的参数 9. sklearn.ensemble...
第九篇：随机森林(Random Forest)
weixin_34067049的博客
05-20 321
前言        随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法，但区别在于它没有迭代，还有就是森林里的树长度不限制。        因为它是没有迭代过程的，不像AdaBoost那样需要迭代，不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点，不容易出现过拟合。        下面先来讲讲它的具体框架流程。 框架流程                随机森林可以...
基于scikit-learn的随机森林调参实战
Kaiyuan_sjtu的博客
05-03 2815
写在前面 在之前一篇机器学习算法总结之Bagging与随机森林中对随机森林的原理进行了介绍。还是老套路，学习完理论知识需要实践来加深印象。在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor。当然RF的变种Extra Trees也有， 分类类ExtraTreesClassifier，回归类ExtraTrees...
随机森林算法的改进和变种
05-27
4. Gradient Boosted Random Forest（梯度提升随机森林）：Gradient Boosted Random Forest 组合了梯度提升和随机森林两种算法，旨在提高随机森林的预测性能和泛化能力。 5. Rotation Forest（旋转森林）：Rotation...
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